¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machinelearning
Ir al canal en Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning
El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 294 258 suscriptores, ocupando la posición 332 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 275 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 294 258 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 445, y en las últimas 24 horas de -277, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.47% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 736 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 089 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 175.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
294 258
Suscriptores
-27724 horas
-1 6347 días
-6 44530 días
Archivo de publicaciones
294 242
Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках.
Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут).
👉Пройти опрос
294 242
❓Хотите перейти в BI-аналитику?
Сделайте первые шаги на пути к новому этапу в карьере уже 30 января в 20:00! Приглашаем вас на открытый урок «Подготовка данных для дашборда в Pandas» в OTUS.
Вебинар состоится в рамках онлайн-курса «BI-аналитика» для продуктовых и маркетинговых аналитиков, аналитиков данных, Product Owner’ов и Project Manager’ов, Data Scientist’ов, Data Engineer’ов и выпускников, которые хотят работать в области BI-аналитики.
✅На занятии вы узнаете про методы предобработки и “очистки” данных для дальнейшего построения дашбордов в Python Pandas.
➡️Какой результат мы получим?
Преобразуем учебный набор данных, очистим его от пропусков и дубликатов, посмотрим различные способы трансформации (группировка, транспонирование строк/столбцов и т.д.).
➡️Пройдите вступительный тест, чтобы определить уровень своей подготовки и записаться на урок: https://otus.pw/qGv6/
294 242
🔬 Stanford.Game Theory Free Course
The course will provide the basics: representing games and strategies, the extensive form, Bayesian games, repeated and stochastic games, and more.
🎲 Еще несколько отличных курсов от Стенфорда.
Вы изучите: математический метод нахождения оптимальных стратегий в играх, байесовские игры, повторяющиеся и стохастические игры, теория социального выбора, аукционы и многое другое
▪Game Theory
▪Game Theory II: Advanced
▪Deep Multi-Task and Meta Learning
@ai_machinelearning_big_data
294 242
🔥 Хотите перейти в область дата-инжиринга и работать с большими данными?
👉 Сделайте первые шаги в этом направлении на открытом уроке онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS! 27 января в 20:00 мск пройдет вебинар «Elasticsearch как NoSQL хранилище документов». Глубокое понимание этого инструмента — ключевой момент для его правильного применения.
💻 В результате урока вы:
🔸 Изучите классификацию NoSQL СУБД
🔸 Узнаете про отличительные черты Elasticsearch и его применимости к разным задачам
🔸 Узнаете, почему Elasticsearch — одних из наиболее популярных инструментов для создания поисковых датасетов в современном мире
🔸 Поймете, чем так хорош Elasticsearch и задумаетесь об его внедрении в вашей команде
🟢 Чтобы записаться на мероприятие, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/QqeN/
294 242
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
294 242
Java-разработчик — как архитектор Эйфелевой башни. Он создаёт сервисы и приложения, которые должны выдержать огромное количество посетителей — стриминговые сервисы, маркет-плейсы и другие. Разработчик, как архитектор, мыслит творчески: придумывать, как будет выглядеть и работать его проект. А каждая его идея отражается на пользователях.
Если вам интересно работать на стыке творчества и технологии — попробуйте java-разработку. Это можно сделать бесплатно — во вводной части курса Яндекс Практикума.
Вот что в ней будет:
— Основы языка Java: переменные, условные, выражения и циклы.
— Азы объектно-ориентированного программирования: классы, конструкторы и методы.
— Ваш первый проект на Java — приложение для учёта финансов.
Узнайте, подходит ли вам java-разработка →
294 242
👨🎓 CS224W: Machine Learning with Graphs Free Course from Stanford
Topics include: representation learning and Graph Neural Networks; algorithms for the World Wide Web; reasoning over Knowledge Graphs; influence maximization; disease outbreak detection, social network analysis.
Шикарный бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения в мо, научитесь строить графовые нейронные сети. Новые лекции, колабы и слайды выходят по вторникам и четвергам.
🔥 Course 2023
📌 Video Lectures 2021
🤗Intro to Graph Machine Learning
ai_machinelearning_big_data
294 242
@ai_machinelearning_big_data
🔹Что такое Face Recognition и с помощью каких инструментов лучше подходить к задаче по распознаванию лиц?
💬Обсудим 23 января в 20:00 на открытом уроке онлайн-курса «Компьютерное зрение» в OTUS.
На занятии мы разберем:
- В чем заключается задача Face Recognition и из каких подзадач она состоит
- Какие существуют основные подходы по решению задачи детекции лиц
- С помощью каких алгоритмов решается задача распознавания лиц (EigenFaces, нейросетевые методы).
- Как на практике решить задачу распознавания лиц с помощью метода EigenFaces.
- Какие существуют датасеты, библиотеки и инструменты, необходимые для решения задачи распознавания лиц.
🔥Регистрируйтесь на мероприятие прямо сейчас и получите доступ к курсу по спец.цене!
Записаться на урок
